Czym jest agentowa AI? Definicja, rodzaje, przykłady

Dowiedz się więcej o agentowej AI

Agentowa AI to kolejny krok w ewolucji sztucznej inteligencji. Stanowi ona przejście od systemów, które głównie analizują, prognozują lub generują, do takich, które potrafią podejmować działania. Podczas gdy wcześniejsze wersje wspierają podejmowanie decyzji lub tworzenie treści, agenty AI potrafią inicjować decyzje, planować działania i autonomicznie je wykonywać.

Gartner® przewiduje, że do 2028 roku jedna trzecia oprogramowania dla firm będzie obejmować agentową AI. Dzięki temu nawet 15% codziennych decyzji będzie podejmowanych autonomicznie. Agenty AI już zaznaczają swoją obecność w różnych branżach, pomagając szpitalom zarządzać złożonymi przyjęciami, wspierając tworzenie indywidualnych planów akademickich na uniwersytetach czy optymalizując zarządzanie zapasami dla sprzedawców detalicznych.

W Workday tworzymy agentową AI, aby przekształcać procesy i zapewniać lepsze doświadczenia naszym wewnętrznym i zewnętrznym interesariuszom.

Definicja agentowej AI

Agentowa AI łączy wiele modeli sztucznej inteligencji w zorganizowany i zintegrowany sposób, co umożliwia programowi autonomiczne działanie w szerszym środowisku. Wykorzystuje rozumowanie, uczenie się i planowanie iteracyjne, aby radzić sobie z dynamicznymi i wieloetapowymi wyzwaniami w firmie.

Tym, co wyróżnia agenty AI, jest zdolność do podejmowania bezpośrednich działań przy minimalnym udziale człowieka, a nawet bez jego zaangażowania. Mogą monitorować systemy, interpretować warunki w czasie rzeczywistym i inicjować zadania w połączonych aplikacjach. Na przykład system agentowy na platformie logistycznej może wykrywać opóźnienia w wysyłce, zmieniać trasy dostaw, powiadamiać klientów i automatycznie aktualizować stany zapasów – bez niczyjej pomocy.

Drogę do agentowej AI ukształtowały dziesięciolecia innowacji i przełomów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Technologia ta rozwijała się stopniowo od najwcześniejszych początków po obecne zaawansowane możliwości. Ta ewolucja wciąż trwa – AI nieustannie ewoluuje, zwiększając swoje możliwości adaptacyjne, autonomię i wpływ.

Ewolucja AI na przestrzeni dziesięcioleci

Wczesne podstawy
W latach 50. AI opierała się na regułach. Była ograniczona do ścisłych instrukcji warunkowych i realizowała podstawową automatyzację bez zdolności adaptacji czy uczenia się. Lata 60. i 70. przyniosły wielki przełom w postaci sieci neuronowych inspirowanych ludzkim mózgiem, które po raz pierwszy pozwoliły AI na symulowanie uczenia się. Choć technologia ta była jeszcze w powijakach, jej rozwój położył podwaliny pod bardziej dynamiczne i elastyczne systemy AI.

Pojawienie się systemów ekspertowych
W latach 80. pojawiły się systemy ekspertowe, które zbliżyły sztuczną inteligencję do podejmowania decyzji na wzór człowieka. Wykorzystywały one obszerne zbiory reguł do naśladowania rozumowania ekspertów. Polegały jednak na statycznej logice, przez co były nieelastyczne i niezdolne do obsługi nowych lub zmieniających się informacji.

Pojawienie się uczenia maszynowego
Lata 90. to punkt zwrotny za sprawą uczenia maszynowego (ML), które pomogło AI przejść z podejścia opartego na regułach w stronę uczenia się na podstawie danych. W tej dekadzie rozpoczęto również pierwsze badania nad agentami AI i uczeniem przez wzmacnianie. Umożliwiło to sztucznej inteligencji podejmowanie decyzji metodą prób i błędów, a nie tylko na podstawie wstępnie określonych instrukcji.

Big data i chmura obliczeniowa
W pierwszej dekadzie XXI wieku postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji przyspieszył dzięki eksplozji mocy obliczeniowej i rozwojowi chmury obliczeniowej. Systemy AI mogły teraz przetwarzać ogromne ilości danych i uzyskiwać do nich dostęp w czasie rzeczywistym. Dzięki temu stały się bardziej wydajne i zdolne do realizacji coraz bardziej złożonych zadań.

Przełom w postaci generatywnej AI
Generatywna AI wprowadziła możliwość tworzenia oryginalnych treści – tekstu, obrazów, kodu czy dźwięku – na podstawie poleceń w języku naturalnym. Otworzyło to drogę do interaktywnej, konwersacyjnej AI, która mogła m.in. pomagać w pisaniu, automatyzować obsługę klienta i generować zasoby projektowe.

Fundamentalne badania nad generatywną AI, w tym nad transformerami czy generatywnymi sieciami przeciwstawnymi (GAN), rozpoczęły się w drugiej dekadzie XXI wieku. Jednak dopiero po wprowadzeniu modeli takich jak GPT-3, DALL·E i ChatGPT na początku lat 20. XXI wieku, generatywna AI stała się powszechnie dostępna i zaczęto ją stosować w praktyce.

Systemy te wniosły nowy poziom płynności i rozumienia kontekstu, ale do działania nadal wymagały poleceń od człowieka. Generatywna AI potrafiła sugerować i podsumowywać, ale nie mogła podejmować działań ani samodzielnych decyzji.

Agentowa AI
Najnowszym etapem ewolucji AI jest agentowa AI, bazująca na fundamentach uczenia maszynowego i modeli generatywnych. To system, który nie tylko rozumie i generuje, ale także przejmuje inicjatywę i wykonuje działania w rzeczywistym środowisku.

Ta zmiana oznacza fundamentalną transformację: przejście od AI jako narzędzia reagującego na polecenia człowieka do AI jako współpracownika, który potrafi działać samodzielnie. Wraz z tą zmianą wkraczamy w nową erę systemów opartych na AI, które potrafią optymalizować przepływy pracy, podejmować decyzje na dużą skalę i dynamicznie reagować na zmiany.

Sztuczna inteligencja – od wczesnych systemów opartych na regułach po współczesne autonomiczne agenty – stale zwiększa swoje możliwości. A to jeszcze nie koniec. Agentowa AI to tylko najnowszy krok naprzód, a firmy nie mogą spocząć na laurach, jeśli chcą, aby ich strategie AI były aktualne i skuteczne.

Agentowa AI oznacza fundamentalną transformację: przejście od AI jako narzędzia reagującego na polecenia człowieka do AI jako współpracownika, który potrafi działać samodzielnie.

Zrozumienie roli agentów w szerszym krajobrazie AI

W miarę jak agentowa AI zyskuje na popularności, ważne jest, aby zrozumieć jej miejsce w szerszym krajobrazie sztucznej inteligencji. Technologia ta nie stanowi odrębnej kategorii, lecz bazuje na możliwościach innych systemów, czerpiąc zarówno z logiki opartej na regułach, jak i z modeli probabilistycznych, aby działać w sposób bardziej autonomiczny. Przyglądając się, jak różne typy sztucznej inteligencji przetwarzają informacje i generują wyniki, możemy lepiej zrozumieć, w jaki sposób agentowa AI otwiera nowe możliwości.

Deterministyczna AI

Działa zgodnie ze wstępnie zdefiniowaną logiką lub regułami. Wyniki są przewidywalne i powtarzalne dla tych samych danych wejściowych.

Ograniczenia

Nie radzi sobie z niepewnością ani nie potrafi dostosować się do nowych scenariuszy.

Przykład

Drzewo decyzyjne, które zatwierdza lub odrzuca wnioski kredytowe na podstawie ustalonych progów.

Probabilistyczna AI

Wykorzystuje modele statystyczne i wzorce w danych do generowania prognoz lub wyników.

Ograniczenia

Wymaga dużych zbiorów wysokiej jakości danych. Wyniki mogą się różnić i często nie da się ich wyjaśnić.

Przykład

Model generatywny, taki jak GPT-4, który tworzy tekst na podstawie podpowiedzi.

Agentowa AI

Bazuje na modelach probabilistycznych (np. dużych modelach językowych i uczeniu przez wzmacnianie) i koordynuje działania w różnych systemach, często integrując komponenty deterministyczne w celu ich wykonania.

Ograniczenia

Nadal w fazie rozwoju w obszarach takich jak płynna koordynacja wielosystemowa i planowanie długoterminowe.

Przykład

Agent ds. łańcucha dostaw, który monitoruje pogodę, przewiduje zakłócenia, zmienia trasy dostaw i autonomicznie aktualizuje stany zapasów.

Podsumowując, agentowa AI nie jest odrębną kategorią, ale etapem ewolucji, który wykorzystuje mocne strony innych systemów sztucznej inteligencji. Podejścia deterministyczne zapewniają strukturę i niezawodność, a modele probabilistyczne wnoszą elastyczność i wgląd. Agentowa AI łączy je, dodatkowo oferując zdolność do podejmowania działań, dzięki czemu organizacje mogą szybciej się rozwijać, przystosowywać i reagować.

Systemy agentowej AI wyróżniają się zdolnością do rozumowania, planowania i działania w sposób wysoce autonomiczny.

Kluczowe cechy agentowej AI

Systemy agentowej AI wyróżniają się zdolnością do rozumowania, planowania i działania w sposób wysoce autonomiczny. W przeciwieństwie do wcześniejszych systemów, które wymagały ścisłej logiki lub predefiniowanych przepływów pracy, agentowa AI interpretuje intencje, ocenia opcje i samodzielnie wykonuje decyzje, często w złożonych i nieprzewidywalnych środowiskach.

To sprawia, że agentowa AI może radzić sobie z wyzwaniami biznesowymi, które wymagają zarówno elastyczności, jak i inicjatywy. Oto, jak te cechy przejawiają się w praktyce:

Autonomiczne rozumowanie

Agent może przyjąć cel biznesowy, na przykład zmniejszenie opóźnień w dostawach, i samodzielnie określić sposób jego realizacji poprzez analizę ograniczeń, ocenę kompromisów i inicjowanie działań naprawczych.

Zdolność adaptacji w czasie rzeczywistym

Zamiast wykonywać statyczny skrypt, agent dostosowuje swoje zachowanie do aktualnej sytuacji, proponując alternatywną trasę w przypadku zmiany warunków lub przydzielając personel w odpowiedzi na nieoczekiwane zapotrzebowanie.

Wykonywanie wieloetapowych zadań

Agenty nie tylko wyzwalają pojedyncze akcje, ale zarządzają przepływami pracy. Jeden agent może rozpoznać problem, zebrać dane z innych systemów lub od innych agentów, wskazać rozwiązanie i dopilnować, że zostanie zastosowane.

Współpraca i koordynacja

Systemy agentowe są zaprojektowane do współpracy. Jeden agent może wykryć problem, podczas gdy inne zajmują się komunikacją, aktualizacją zapasów czy sprawdzaniem zasad. Każdy z nich przyczynia się do osiągnięcia wspólnego rezultatu bez bezpośredniej koordynacji ze strony człowieka.

Agenty AI mieszczą się w spektrum złożoności – od prostych programów opartych na regułach po w pełni autonomiczne systemy, które potrafią rozumować, uczyć się i współpracować.

Rodzaje agentów AI

Agenty AI mieszczą się w spektrum złożoności – od prostych programów opartych na regułach po w pełni autonomiczne systemy, które potrafią rozumować, uczyć się i współpracować. Przesuwając się po tej skali, można zauważyć, że agenty zyskują coraz większą moc decyzyjną, zdolność adaptacji i niezależność.

Zrozumienie różnic pomiędzy typami agentów to klucz do wybrania podejścia dostosowanego do potrzeb Twojej firmy. Poniższe kategorie pokazują, jak zmieniają się możliwości agentów i jak te bardziej zaawansowane tworzą fundament prawdziwych systemów agentowych.

Agenty reaktywne

Agenty reaktywne to najprostszy typ sztucznej inteligencji. Bazują na systemach opartych na regułach i reagują na zmiany w otoczeniu za pomocą predefiniowanych instrukcji, ale nie potrafią się uczyć ani dostosowywać. Przykład: wirtualny asystent, który pobiera zaprogramowane odpowiedzi na konkretne polecenia, takie jak wyłączenie inteligentnych świateł, działa jak agent reaktywny, odpowiadając na dane wejściowe bez dalszego rozumowania czy uczenia się.

Agenty oparte na modelu

Agenty oparte na modelu przetwarzają otaczające je środowisko za pomocą wewnętrznego modelu. Dzięki temu mogą wyciągać wnioski ze swoich działań i podejmować uzasadnione decyzje. Przykład: system nawadniania oparty na sztucznej inteligencji, który monitoruje wilgotność gleby, prognozy pogody i potrzeby upraw, aby zoptymalizować harmonogramy podlewania.

Agenty oparte na celu

Agenty oparte na celu dążą do osiągnięcia określonych wyników, oceniając różne strategie i dostosowując swoje działania, aby osiągnąć pożądany rezultat. Przykład: aplikacja do nawigacji, która potrafi zaplanować najszybszą trasę do celu na podstawie warunków drogowych w czasie rzeczywistym.

Agenty oparte na użyteczności

Agenty oparte na użyteczności koncentrują się na maksymalizacji wyników w określonej dziedzinie, biorąc pod uwagę wiele czynników w celu określenia najlepszego możliwego wyniku. Rozważmy na przykład system zarządzania flotą, który nie tylko planuje trasy dostaw, ale także uwzględnia zużycie paliwa, okna dostaw i harmonogramy konserwacji pojazdów, aby pomóc zoptymalizować operacje.

Agenty uczące się

Agenty uczące się przystosowują się i doskonalą na przestrzeni czasu poprzez przetwarzanie nowych danych i doświadczeń. Są zaprojektowane tak, aby dynamicznie dostosowywać swoje działania i procesy decyzyjne. Zautomatyzowany menedżer portfela finansowego, który udoskonala strategie inwestycyjne w oparciu o zmieniające się trendy rynkowe, to przykład agenta uczącego się.

Agenty współpracujące

Systemy współpracujące, czyli wieloagentowe, działają razem, aby rozwiązywać wzajemnie powiązane problemy, zbyt złożone, aby poradził sobie z nimi pojedynczy agent. Sieć logistyczna, która koordynuje drony dostawcze, roboty magazynowe i autonomiczne ciężarówki w celu optymalizacji całego łańcucha dostaw, to przykład agenta współpracującego.

Zastosowania agentowej AI w biznesie

Dynamiczne możliwości agentowej AI sprawiają, że jest ona potężnym narzędziem pozwalającym zaspokajać rzeczywiste potrzeby biznesowe w czasie rzeczywistym. Może być z powodzeniem stosowana w różnych branżach na wiele sposobów, na przykład do optymalizowania operacji, poprawiania doświadczeń pracowników i klientów czy otwierania nowych możliwości rozwoju. Przyjrzyjmy się niektórym z najważniejszych zastosowań agentowej AI, które zostały już wdrożone w różnych sektorach.

Praktyczne przykłady zastosowania AI w poszczególnych branżach

Szkolnictwo wyższe
W szkolnictwie wyższym agentowa AI wspiera studentów i wykładowców, autonomicznie zarządzając spersonalizowanymi planami nauczania. Na przykład agent potrafi wykryć, że student może mieć zaległości w nauce, ocenić dostępność kursów, wymagania programowe i długoterminowe cele studenta, a następnie zaproponować zmieniony harmonogram. Może powiadomić studenta i jego doradcę, zaproponować usługi wsparcia i dostosować ścieżkę nauki, a wszystko to bez ręcznej koordynacji czy interwencji.

Opieka zdrowotna
W opiece zdrowotnej agentowa AI działa jako współpracownik w czasie rzeczywistym w środowiskach klinicznych. Agent może wykryć gwałtowny wzrost przyjęć na oddział ratunkowy, ocenić potrzeby pacjentów, sprawdzić dostępność zasobów (np. łóżek na OIOM-ie lub personelu) i zainicjować relokację zasobów lub wezwać dodatkowych pracowników. Może także koordynować się z innymi agentami nadzorującymi wypisy pacjentów lub zarządzanie zapasami, aby pomóc w utrzymaniu ciągłości opieki.

Handel detaliczny
W handlu detalicznym agentowa AI umożliwia dynamiczne, kompleksowe zarządzanie zarówno operacjami, jak i doświadczeniami klientów. Agent może zauważyć gwałtowny wzrost popytu na produkt, prognozować braki w zapasach i przekierowywać istniejące przesyłki lub tworzyć nowe zamówienia. Jednocześnie może dostosowywać strategie promocyjne, aktualizować treść witryny internetowej i w razie potrzeby powiadamiać zespoły pomocy technicznej.

Produkcja
Agentowa AI usprawnia produkcję, reagując na zakłócenia lub niewydolność w czasie rzeczywistym. Na przykład agent może wykryć spadek wydajności maszyn, zainicjować diagnostykę za pośrednictwem innego agenta i zaplanować konserwację w okresie przestoju. Może także dostosowywać harmonogramy produkcji lub zamawiać materiały, aby uniknąć opóźnień, zapewniając tym samym ciągłość procesów w sposób wydajny i proaktywny.

Finanse
W finansach agentowa AI wspiera autonomiczne, adaptacyjne planowanie i zarządzanie ryzykiem. Agent finansowy może rozpoznać wczesne oznaki zmienności rynku, dostosować strategie portfela lub oznaczyć obszary ryzyka. Może także dostosowywać swoje działania do agentów ds. zgodności, aby zapewnić, że spełniają one wymogi regulacyjne, minimalizując tym samym ryzyko bez poświęcania szybkości czy wydłużania czasu reakcji.

Komunikacja
W sektorze komunikacji agentowa AI pomaga zarządzać zaangażowaniem w czasie rzeczywistym. Agent może wykrywać negatywne nastroje w mediach społecznościowych, uruchamiać ukierunkowane kampanie i odpowiednio zmieniać wydatki na reklamę lub strategię komunikacji. Może koordynować działania z agentami zarządzającymi obsługą klienta, CRM lub narzędziami do marketingu e-mailowego, aby zapewnić spójną i terminową reakcję.

Przykłady rozwiązań dla firm z Workday

W Workday rozważamy możliwości wykorzystania agentów AI do usprawnienia rozliczania wydatków, optymalizacji planowania sukcesji i przekształcenia rekrutacji.

Nasz agent ds. wydatków automatycznie dzieli rachunki na pozycje i tworzy raporty wydatków. Kiedy pracownik wymeldowuje się z hotelu, może na przykład zrobić telefonem zdjęcie rachunku, a nasz agent automatycznie wyodrębni z niego istotne informacje, utworzy nową pozycję wydatku i doda ją do odpowiedniego raportu.

W przypadku planowania sukcesji nasz agent AI pomaga utrzymać silną grupę potencjalnych następców znajdujących się na różnych etapach kariery. Analizuje czynniki, takie jak bieżące potrzeby biznesowe, wymagane umiejętności zespołu czy przewidywane wskaźniki rotacji, a następnie sugeruje potencjalnych kandydatów z całego kraju. Może proaktywnie wskazywać pracowników o wysokim potencjale, a nawet generować spersonalizowane plany rozwoju, aby pomóc im przygotować się do objęcia przyszłych ról.

Nasz agent do rekrutacji wykorzystuje możliwości HiredScore* do pozyskiwania pasywnych kandydatów, którzy zgłosili w przeszłości zainteresowanie pracą w naszej firmie. Dzięki zrozumieniu bieżących potrzeb biznesowych i analizie profili kandydatów, agent może zautomatyzować kontakt, polecać najlepsze osoby, a nawet planować rozmowy kwalifikacyjne.

* HiredScore jest spółką należącą do Workday.

W Workday agentowa AI przekształca obszary, takie jak śledzenie wydatków, planowanie sukcesji i inteligentna rekrutacja.

Strategie wdrażania agentowej AI

Przypadki użycia i przykłady omówione w ostatniej sekcji to tylko niektóre z wielu sposobów, w jakie firmy wykorzystują agentową AI do tworzenia wartości i osiągania celów. Aby skutecznie wdrożyć agentową AI, należy zidentyfikować konkretne sposoby wykorzystania tej technologii w firmie, określić cele, zastosować skuteczny plan realizacji i monitorować postępy na przestrzeni czasu.

Przyjrzyjmy się, jak krok po kroku skutecznie wdrożyć agentową AI w firmie.

1. Wskaż i określ problem

Zacznij od jasnego sformułowania wyzwania biznesowego, któremu chcesz stawić czoła. Nie ograniczaj się do wymieniania funkcji czy zadań – skup się na podstawowym problemie. Na przykład zamiast tylko automatyzować zatwierdzanie wydatków, postaraj się zapewnić zgodność, jednocześnie skracając czas przetwarzania i redukując liczbę błędów.

2. Zrozum potrzeby i obawy użytkowników

Na bieżąco zbieraj opinie użytkowników, aby poznać ich bolączki i wskazać możliwości poprawy. Testuj prototypy z udziałem użytkowników końcowych i obserwuj ich interakcje z technologią. Zwracaj uwagę na zalety i wyzwania, a następnie odpowiednio dostosowuj swoje rozwiązanie. Kontynuuj ten proces na każdym etapie wdrożenia, aby mieć pewność, że Twoje rozwiązanie AI jest zgodne z rzeczywistymi przepływami pracy, a także ułatwia lub uprzyjemnia realizację zadań.

3. Opracuj strategię danych

Skuteczność systemów agentowej AI zależy od wysokiej jakości danych. Opracuj strategię gromadzenia, czyszczenia i etykietowania danych, zapewniając przy tym zgodność ze standardami w zakresie prywatności i bezpieczeństwa. Przemyślane przygotowanie zapobiega przestojom na dalszych etapach uczenia i wdrażania.

4. Wybierz odpowiednie narzędzia i modele

Następny etap to wybranie narzędzi i technologii, które odpowiadają potrzebom wskazanym w kroku 1. Weź pod uwagę różne typy agentowej AI, które omówiliśmy wcześniej, i pamiętaj, że ten rodzaj technologii nie zawsze może być właściwą odpowiedzią. Na przykład systemy oparte na regułach mogą działać lepiej w przypadku inicjatyw skoncentrowanych wyłącznie na automatyzacji.

5. Postaw prywatność i bezpieczeństwo na pierwszym miejscu

Zrozumienie kwestii prywatności danych w kontekście nowych systemów AI ma ogromne znaczenie. Chroń wrażliwe dane, wbudowując w swoje systemy solidne mechanizmy chroniące prywatność i bezpieczeństwo, i zapewnij zgodność z odpowiednimi przepisami, takimi jak RODO czy CCPA. Regularnie kontroluj dostęp do danych, szyfruj poufne informacje i wdrażaj automatyczne alerty dotyczące nietypowej aktywności. Uwzględniaj zasady prywatności w fazie projektowania (ang. privacy-by-design) w całym procesie rozwoju, aby chronić zarówno informacje osobiste, jak i dane firmowe na każdym etapie.

6. Rozpoznaj, oceń i ograniczaj ryzyko

Oprócz nowych możliwości agentowa AI niesie za sobą także nowe rodzaje zagrożeń. Regularnie oceniaj wydajność modelu, jakość danych i niezamierzone konsekwencje – nie tylko podczas wdrażania, ale także w całym cyklu życia AI. Równie ważne jest opracowanie jasnych strategii ograniczania ryzyka, takich jak protokoły eskalacji, czynniki wyzwalające nadzór człowieka czy pętle informacji zwrotnych. Pomaga to zmniejszyć szkody oraz zapewnić zgodność z celami i wartościami firmy.

7. Wdrażaj agenty w różnych systemach

Siłą agentowej AI jest możliwość podejmowania działań na podstawie danych pochodzących z różnych obszarów firmy. Każdy agent wykorzystuje dostępne mu źródła do rozumowania, podejmowania decyzji i działania. Mogą to być wewnętrzne platformy, narzędzia innych firm czy dane wprowadzane w czasie rzeczywistym.

Kiedy agenty koordynują pracę, wnoszą swój indywidualny wkład do wspólnego działania. Jeden agent może oceniać dane dotyczące zaangażowania pracowników, podczas gdy inny analizuje trendy rynkowe. Dzięki współpracy mogą stworzyć plan zatrudnienia, który odzwierciedla zarówno potrzeby wewnętrzne, jak i realia zewnętrzne, bez konieczności ścisłego powiązywania stojących za nimi systemów.

8. Testuj i monitoruj

Rygorystyczne testy są niezbędne na każdym etapie rozwoju. Upewnij się, że Twój system AI przynosi zamierzone wyniki i dostosowuj go w razie potrzeby. Po wdrożeniu stale monitoruj wydajność i opinie użytkowników, aby wskazywać obszary wymagające optymalizacji. Regularne aktualizacje i ponowne szkolenie zapewniają, że AI nadąża za zmieniającymi się potrzebami i wyzwaniami.

Agentowa AI to postęp w kierunku rozdzielonych, dostosowujących się systemów, które współpracują z ludźmi, aby napędzać wzrost.

Patrząc w przyszłość

W przypadku firm zmagających się ze złożonością i zmianami agentowa AI staje się podstawą. Jednak jej prawdziwa wartość ujawni się dopiero w przyszłości, gdy agenty będą ze sobą współpracować nie tylko w ramach systemów, ale także w obrębie zespołów, przedsiębiorstw, a nawet branż.

Agentowa AI umożliwia bezpieczną koordynację zorientowaną na cel. Może w ten sposób pomóc firmom wymieniać się wiedzą, szybciej reagować na zakłócenia i rozwiązywać skomplikowane problemy, z którymi nie poradziłby sobie pojedynczy system.

W miarę rozwoju tych systemów agenty będą w stanie rozumować w szerszym kontekście, łączyć dotychczas odizolowane zbiory danych i podejmować bardziej świadome działania. Stworzy to zupełnie nowe możliwości w zakresie analityki biznesowej.

Agentowa AI to postęp w kierunku rozdzielonych, dostosowujących się systemów, które współpracują z ludźmi, aby napędzać wzrost. Firmy, które dostosują się do tej zmiany, będą lepiej przygotowane do innowacji, będą mogły pewnie się rozwijać i wskazywać drogę w szybko zmieniającym się, połączonym świecie.

Dowiedz się, jak Workday może pomóc Ci w transformacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.